6散点图解析
帕累托图、鱼骨图、散点图、条形图、直方图、趋势图、控制图的总结
系统集成项目管理工程师教程各种图的总结目录帕累托图 (3)一、定义 (3)二、最优 (3)三、最优的条件 (4)四、定律 (4)鱼骨图 (6)一、定义 (6)二、鱼骨图的三种类型 (6)三、鱼骨图制作 (6)四、鱼骨图使用步骤 (7)五、鱼骨图案例分析 (8)六、用统计工具软件MINTAB制作鱼骨图 (8)散点图 (9)条形图 (10)一、简介 (10)二、描绘条形图的要素 (10)直方图 (12)一、科技名词定义 (12)二、百科名片 (12)三、目录 (12)四、直方图的绘制方法 (13)五、用直方图来观察和分析生产过程质量状况 (13)六、如何判断直方图是否正常的形状： (14)七、直方图在摄影上的应用 (16)趋势图 (17)一、简介 (17)二、柱形图 (17)控制图 (20)一、百科名片 (20)二、定义 (20)三、作用 (21)四、控制图的预防原理 (21)五、统计过程控制的实质 (21)六、计量值控制图 (22)七、计数值控制图 (22)八、判断稳态的准则 (23)九、应用控制图需要考虑的问题 (24)十、基本结构 (25)十一、详细分类 (25)十二、扩展阅读 (25)帕累托图一、定义帕累托图又叫排列图、主次图,是按照发生频率大小顺序绘制的直方图，表示有多少结果是由已确认类型或范畴的原因所造成。
它是将出现的质量问题和质量改进项目按照重要程度依次排列而采用的一种图表。
可以用来分析质量问题，确定产生质量问题的主要因素。
按等级排序的目的是指导如何采取纠正措施：项目班子应首先采取措施纠正造成最多数量缺陷的问题。
从概念上说，帕累托图与帕累托法则一脉相承，该法则认为相对来说数量较少的原因往往造成绝大多数的问题或缺陷。
帕累托图排列图用双直角坐标系表示,左边纵坐标表示频数,右边纵坐标表示频率.分析线表示累积频率,横坐标表示影响质量的各项因素,按影响程度的大小(即出现频数多少)从左到右排列,通过对排列图的观察分析可以抓住影响质量的主要因素.帕累托法则往往称为二八原理，即百分之八十的问题是百分之二十的原因所造成的。
肺活量与身高体重散点图
②灶压迫 气管、支 气管引起 严重呼吸 困难者； ③病灶穿 破气管、 支气管引 起肺不 张，干酪 性肺炎， 内科治疗 无效者； ④不能排 除纵隔肿 瘤者。 （5）大 咯血急诊 手术适应 ①24小时 咯血量 >600毫 升，经内 科治疗无 效者； ②出血部 位明确； ③心肺功 能和全身 情况许 可； ④反复大 咯血，曾 出现过窒 息、窒息 先兆或低 血压、休 克者。 （6）自 发性气胸 手术适应 ①气胸多 次发作 （2～3次 以上） ②胸腔闭 式引流2 周以上仍 继续漏气 者； ③液气胸 有早期感 染迹象 者；
生活在流 行区的多 数感染者 发展至T 细胞反应 期，仅少 数发生原 发性结核 病。大部 分感染者 结核菌可 以持续存 活，细菌 与宿主处 于共生状 态。纤维 包裹的坏 死灶干酪 样中央部 位被认为 是结核杆 菌持续存 在的主要 场所。低 氧、低PH 和抑制性 脂肪酸的 存在使细 菌不能增 殖。宿主 的免疫机 制亦是抑 细胞外增 殖和传播 期
3500 3000 2500 2000 1500 1000
500 0 0
肺活量(ml)
10 20 30 40
3500 3000 2500 2000 1500 1000
500 0 0
肺活量(ml36 1750 27 144.5 34.7 2250 28 154.6 39.5 2500 29 156.5 32 1750
发病机
制/肺
结核
编辑
结核菌入 侵宿主体 内，从感 染、发病 到转归均 与多数细 菌性疾病 有显著不 同，宿主 反应具有 特殊意义 。结核菌 感染引起 的宿主反 应分为4 期。 起始期
入侵呼吸 道的结核 菌被肺泡 巨噬细胞 吞噬。因 菌量、毒 力和巨噬 细胞非特 异性杀菌 能力的不 同，被吞 噬结核菌 的命运各 异。若在 出现有意 义的细菌 增殖和宿 主细胞反 应之前结 核菌即被 非特异性 防御机制 清除或杀 灭，则不 留任何痕 迹或感染 证据。如 果细菌在 肺泡巨噬 细胞内存 活和复 制，便扩 T细胞反 应期 由T细胞 介导的细 胞免疫 （CMI） 和迟发性 过敏反应 （DTH） 在此期形 成，从而 对结核病 发病、演 变及转归 产生决定 性影响。 共生期
六西格玛的统计与分析方法
六西格玛的统计与分析方法六西格玛（Six Sigma）是一种以统计分析为基础的管理方法，旨在通过减少过程中的变异性来提高质量和效率。
六西格玛方法通过一系列统计和数据分析技术，帮助组织找出和解决导致问题的根本原因，从而改进和精益化其业务流程。
六西格玛方法的核心是将统计学和数据分析应用于实际业务问题中，以充分了解和改进过程中的变异性。
下面将介绍一些常用的统计和数据分析工具，以及如何应用它们来实施六西格玛方法。
1.流程映射和价值流图：流程映射是一种将工作流程可视化的方法，通过绘制工作流程图形来识别和理解工作流程中的活动和阶段。
价值流图是一种补充的工具，它通过分析价值流，并识别和消除非价值增加的活动。
流程映射和价值流图为改进活动的目标设置了基线，并帮助确定需要关注的关键问题。
2.直方图和散点图：直方图是一种图表，用于可视化数据的分布情况。
通过绘制样本数据的分布，直方图可以帮助确定数据是否服从正态分布，以及是否存在任何异常值或异常情况。
散点图则用来显示两个变量之间的关系，通过绘制散点图，可以确定两个变量之间是否存在任何相关性。
3. 测量系统分析（MSA）：测量系统分析是一种评估和验证测量系统的能力和准确性的方法。
MSA可以帮助确定测量系统是否稳定和准确，并确定测量误差的源头。
常用的MSA工具包括方差分析、相关性分析和Gage R&R分析。
4. 接触图（Fishbone Diagram）：接触图是一种将问题和潜在原因之间的关系可视化的工具。
接触图通过绘制鱼骨状图形，将问题放在鱼头上，然后将潜在原因放在鱼骨的骨架上。
接触图帮助团队识别和分析导致问题的各种因素，从而有针对性地改进和解决问题。
5. 测量分析计划（Measurement Systems Analysis Plan）：测量分析计划是一种说明如何采集和分析数据的方法，包括定义关键度量指标（KPIs）、制定数据采集计划、确定样本量和采样方法等。
测量分析计划帮助确保数据收集的准确性和可靠性，并为进一步的数据分析提供有价值的基础。
散点图或折线图
散点图或折线图？注意有关图表类型“列表中有两件事情：1. 折线图类型列第三，，而XY散点图类型列第五。
我将不得不把高分散就行了，因为我觉得它是更重要的两个。
上述的安排，有人不熟悉的Excel图表类型可能是偶然发现第一线的图表类型，他们可能想要一个散点图。
2. 线和XY散点图类型的按钮的设计意味着线路图提供点连接线散点图，而只提供散点。
仔细看看图表子类型显示，以上隐含的格式观察是不严格如此。
当从列表中选择一个图表类型，可用的子类型的图表类型列表中的右侧所示。
线型提供带和不带标记的子类型，如下所示。
这些数据可以是显示（左列），叠（中），和堆叠共100％。
堆叠的类型，在特定的情况下，才能得心应手，但您可能会坚持取消堆栈的类型。
你甚至可以选择一个折线图系列出现在图表上的缎带与3-D效果，你应该只使用这个图表子类型，如果您的目的是扭曲你的数据，迷惑观众。
行子图表类型的XY散点图子类型是广泛的（见下文）。
您可以选择标记，标记线，并线而已。
此外，如果你想连接线，您可以选择直线段点，或平滑线之间。
散射子图表类型其实，有更广泛的可能性比图表类型和子类型。
一旦你已经创建了一个图表，你可以选择每个系列独立和格式化。
在线和散点图系列的连接线可直，平滑，或完全删除。
系列对于这两种类型的标记的形状可以选自中进行选择，或者它可以被删除。
在线路图中，你可以堆叠串联值，因为用于图表中的所有系列的第一个系列的分类（X）值在散点图中，每个系列都可以有自己的X值，所以不支持堆叠。
线图支持一些基本的3-D效果，幸运的是，不能够散点图这种失真。
关于查找和更改图表什么类型的系列是什么？找出什么样的系列绘制在图表的方式有两种：∙选择系列，从图表“菜单中选择” 图表类型，看看有什么选择突显。
∙系列上右键单击，在弹出菜单中选择图表类型，看到什么是突出。
注意，你可以在同一图表中有多于一个类型的系列。
是什么类型的轴？有两种方法，找出什么样的X轴的图表有：∙选择轴，选择“ 选择的轴（或按Ctrl-1）从格式菜单，然后单击” 缩放“选项卡上。
数据分析中常用的10种图表
数据分析中常用的10种图表柱形图和线图的结合，可以同时展示两个不同的数据系列，例如工资和其他收入的对比，以及工资占其他收入的比例变化趋势。
6散点图散点图用于显示两个变量之间的关系，可以用来发现变量之间的相关性和异常值。
7气泡图气泡图是一种散点图，可以用来显示三个变量之间的关系，其中第三个变量用气泡的大小来表示。
8饼图饼图用于显示各部分占总体的比例，适用于数据种类较少的情况。
9雷达图雷达图用于显示多个变量的相对大小，可以用来比较不同变量之间的差异。
10热力图热力图用于显示数据在二维平面上的分布情况和密度，适用于大量数据的可视化展示。
工资收入占收入的比例为了更好地展示工资收入占总收入的比例，我们可以绘制一个两轴线柱形图。
首先绘制一个柱形图，如下图所示：然后，选中要更改的数据，右键单击选择“设置数据系列格式”，在弹出的对话框中将“系列选项”中的“系统绘制在”更改为“次坐标轴”，如下图所示：接下来，选中绿色柱子，将其更改为折线图，即可得到如下图所示的结果：通过主次坐标柱和折线的组合，我们可以更清晰地了解收入情况和占比情况，同时在一个图表中展示，方便分析。
条形图条形图是一种横向的柱状图，用于比较各项数据。
例如，我们可以使用条形图来比较各省份的GDP或不同地级市的资源储量或客户数量等。
三维饼图三维饼图可以用来展示不同类别数据的占比情况。
例如，下图展示了1月份三种家用电器的销售量占比情况：复合饼图复合饼图可以用来展示不同状态的信息占比情况。
例如，下图展示了电话拜访结果的信息状态：母子饼图母子饼图可以用来展示项目的组成结构和比重。
例如，下表展示了三类食材的费用情况：通过母子饼图可以更直观地了解不同食材的费用比例。
经过对2006年和2007年某公司在各地区销售额的比较分析，可以发现柱状图在2007年得到了广泛应用。
在A、B、C、D四个区域中，销售额的差异非常明显。
其中，A区的销售额最高，B区次之，C区又次之，D区的销售额最低。
6西格玛绿带考试试题
6西格玛绿带考试试题6西格玛绿带考试试题随着全球经济的发展和竞争的加剧，各行各业都在寻求提高效率和质量的方法。
在这个背景下，6西格玛方法成为了一种被广泛应用的管理工具。
6西格玛绿带考试试题是评估个人对6西格玛方法的理解和应用能力的一种方式。
本文将介绍一些典型的6西格玛绿带考试试题，并对其背后的原理进行解析。
第一题：什么是6西格玛？6西格玛是一种以数据为基础的管理方法，旨在通过减少变异性和缺陷，提高过程的稳定性和质量。
它基于统计学原理，将问题解决过程分为DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）五个阶段，以确保问题的解决是系统性和持续性的。
第二题：请解释一下DMAIC的每个阶段。
- 定义阶段：明确问题的范围和目标，并确定关键的业务指标（KPIs）。
- 测量阶段：收集和分析数据，以了解当前过程的性能和问题。
- 分析阶段：通过统计分析和其他工具，确定问题的根本原因。
- 改进阶段：制定和实施改进方案，以解决问题并提高过程的性能。
- 控制阶段：制定控制计划，以确保改进效果的持续性。
第三题：什么是六西格玛的关键概念？六西格玛的关键概念包括：- 持续改进：通过不断的测量、分析和改进，实现过程的持续改进。
- 数据驱动决策：基于实际数据和统计分析，做出决策和改进方案。
- 面向客户：将客户需求作为主导，确保产品或服务能够满足客户的期望。
- 团队合作：通过跨职能团队的合作，实现问题的解决和改进的实施。
- 领导力和承诺：领导层的参与和承诺是成功实施六西格玛的关键因素。
第四题：请列举一些常用的6西格玛工具。
- 流程图：用于描述和分析过程中的步骤和交互。
- 直方图：用于显示数据的分布情况。
- 散点图：用于显示两个变量之间的关系。
- 控制图：用于监控过程的稳定性和变异性。
- 核查表：用于记录和跟踪问题的发生和解决情况。
第五题：请解释一下六西格玛的关键绩效指标。
六西格玛的关键绩效指标包括：- DPU（Defects Per Unit）：每个单位的缺陷数。
散点图及其数据拟合
（1）在Excel工作表中输入上表中数据，然后用用绘制折 线图类似的方法绘制散点图。
（2）鼠标点中图像中任何一个散点后单击右键，在弹出的 命令栏中点击“添加趋势图”
由图可知拟合模型为y=14.557x-27843 当x=2009时，y≈1404(百万）
例2：某种汽车在公路上车速与刹车距离的数据如表所示，试建立两 者的关系，并求出车速为120km/h时的刹车距离。
ห้องสมุดไป่ตู้ 解：在Excel工作表输入数据后，做散点图， 发现散点图呈递增趋势，则在选择趋势类型时， 分别添加指数、乘幂、多项式这三种趋势
§ 13.4 散点图及其数据 拟合
导入
在现实世界中，事物之间存在相互联系、相互影 响的关系，寻找这种关系的常用方法之一，是通过 实验测得一批数据，经过对这些数据的分析处理， 归纳出反映变量之间关系的模型。
数据拟合就是通过数据来研究变量之间存在的 相互关系，并给出近似的数学表达式的一种方法。 根据拟合模型，可以对变量进行预测和控制。
解决数据拟合问题的关键是准确的绘制散点图
新课
概念： 散点图又称点图，它是以圆点的大小和同样大小圆点的多少货疏密表示统计资料的数 量及其变化趋势的图。
例1：估计人口变化趋势是我国制定相关政策的依据，从人口统计 年鉴中可查的我国从1949年到2004年人口数据资料，如表13-16所 示，试估计我国2009年的人口数。
根据显示的R2值，选择多项式模型，即车速x 与停车距离y之间的关系为：
y0.00x624 0.12x562.7374 当 x12时 0 y， 11(m 0)
精选6Sigma管理实例解析ppt42页
为什么要开展 6 Sigma
管理的科学性复归
质量管理的前进步伐
为什么要开展 6 Sigma
6 Sigma 与TQM 的区别和联系
TQM 6 Sigma依据原理 统计学 统计学 应用对象 产品质量 产品质量 、工作质量 适用范围 产品特性可测之行业 所有商业行为性 质 工具 标志、工具、哲学
什 么 是 6 Sigma
什 么 是 6 Sigma
统 计 工 具 定 量 方 法 学 习 过 程 管 理 哲 学 生 活 方 式
6 Sigma 的基础--正态分布原理
为什么要开展 6 Sigma
6 Sigma的各种表现形式
Sigma 是希腊字母表里的一个字母专业术语 “sigma” 定义为标准偏差----用来描述特性值相对于过程平均值的偏离程度 对于一个商务或制造过程来说 ， sigma value ---- 是一个度量单位, 它显示过程的执行情况。Sigma 值越高说明执行情况越好。 Sigma通过测量过程的能力来追求零缺陷。这里把缺陷定义为可能导致客户不满的任何要素在 6 sigma中，常用的测量指数是单位缺陷数 (defects-per unit) 其中单位可以是任何形式--一个零件/一块材料/时间段/距离等 。sigma value 显示了缺陷可能发生的频率。sigma value 越高，过程产生缺陷的可能性越少。当 sigma值增加时，成本下降，工作周期减少，同时客户满意度提高。
同 类 中 最 好 的
一 般 公 司
为什么要开展 6 Sigma
隐性成本是最大的敌人
浪费 返工 报废 投诉 冰山 测试成本 检验成本 水面部分 顾客退货 ------------------------------------------- 冰山 加班过多 未使用能力 水下部分 文件延迟 库存量过高 计划延迟 顾客赔偿金 快件运输 系统成本过高 处理投诉 生产安排脱节 失去的成交机会 产品开发失败 对现状缺少跟踪 报价或结帐错误 人员流动过于频繁 未正确完成销售定单 上门服务支出过多 接待不满的顾客耗费时间 因赶交货而发生的各种额外支出
如何在Excel中使用ScatterChart进行散点图分析
如何在Excel中使用ScatterChart进行散点图分析Excel是常用的办公软件之一，除了常规的数据处理和表格制作功能外，它还有强大的数据可视化分析功能。
其中，ScatterChart（散点图）是一种常见的图表类型，可以帮助我们更直观地理解和分析数据之间的关系。
本文将介绍如何在Excel中使用ScatterChart进行散点图分析。
一、选择适合的数据在使用ScatterChart绘制散点图之前，首先需要准备好适合的数据。
一般来说，散点图适用于对两个数值型变量之间的关系进行分析。
因此，在Excel中，我们需要选择两列数据作为散点图的横纵坐标。
例如，我们想要分析两个城市之间的温度与湿度的关系，可以将温度数据放在一列，湿度数据放在另一列。
二、创建散点图1.先选中要绘制散点图的数据，包括横坐标和纵坐标的数据列。
选中数据后，点击"插入"选项卡下的"散点图"图标，选择合适的散点图类型。
2. Excel会自动生成一个基本的散点图，显示你选择的数据。
三、调整散点图1.选择散点图，点击“设计”选项卡可以调整图表的整体样式。
比如可以更换图表的布局和样式，增加图表标题等。
2.点击“布局”选项卡，可以添加数据标签，用于在图表中显示每个散点的具体数值。
3.通过右键点击散点图中的任意一个散点，选择“添加趋势线”，可以在图表上显示两个变量之间的趋势线，帮助更直观地理解数据之间的关系。
四、分析散点图1.观察散点图中的分布规律。
根据数据点的分布情况，可以判断两个变量之间的关系。
如果散点图呈现出明显的趋势线，表示两个变量存在较强的相关性。
如果散点图中的数据点呈现出均匀分布或者没有明显的趋势，表示两个变量之间可能没有明显的关联。
2.分析异常值。
在散点图中，如果存在一些明显偏离主要分布的数据点，可能表示数据异常或者特殊情况。
需要进一步分析这些异常值的原因和影响。
3.比较多个散点图。
如果有多组相关数据，可以在同一个散点图中绘制多个散点图，用不同的颜色或符号区分。
【Excel教程】散点图
数据场景以及目标图表如下：
我们看下上面的图表的几个特点：
1）、横坐标轴跑到图表的中间位置，与纵坐标某一值相交。
2）、曲线上最高数据点设置了数据标记。
3）、横坐标数字前面加了人民币符号。
4）、垂直网格线是虚线。
本节通过这个散点图来学习或温习上面这几个知识点。
具体作图步骤：
第一步：
选中数据，插入散点图。
第二步：
坐标轴数值设置，横坐标交叉与纵坐标的某一位置，横坐标数字格式的设置（￥0），
第三步：
去掉横向的网格线，横坐标刻度线设置为交叉，曲线线条颜色设置，最高点数据标记设置，图表区背景设置，添加图表标题。
上面的过程结束，目标散点图也就出来了。
直方图和散点图
异常白细胞直方图
HORIBA ABX
• 如果某一个病人白细胞直方图出现异常， 失去“两峰一谷”的特点，而变化为一个 单独的峰，则提示有急性白血病的可能， 就必须进行血涂片染色显微镜检查。
白细胞散点图
HORIBA ABX
VCS（体积、电导、激光散射原理）
HORIBA ABX
这是Beckman－Coulter公司生产的血细 胞分析仪所采用的经典分析方法，他集 三种物 理学检测技术于一体，在细胞处于自然 原始的状态下对其进行多参数分析。该 方法也称为体积、电导、激光散射血细 胞分析法。此技术采用在标本中首先加 入红细胞溶血剂溶解掉红细胞，然后加 入稳定剂来中和红细胞溶解剂的作用， 使白细胞表面、胞浆和细胞体积保持稳 定不变。然后应用鞘流技术将细胞推进 到流动细胞计数池（Flowcell）中，接受 仪器VCS三种技术的检测。
直方图的形成
HORIBA ABX
• 每个测量过的细胞，可同时得到细胞体积大小 的信息。根据每个细胞体积大小信息，分别累 积他们的数量，得到每个相应体积通道 （channel）中累积的细胞数量。根据仪器预先 设定的域值范围，将每个通道从小到大排列， 同时每个通道中累积的细胞数量进行堆积，得 到最初的直方图分布雏形。
红细胞检测项目
• • • • • • HCT 红细胞压积（红细胞比容）：红细胞占全血百分比。 HGB血红蛋白含量：全血中红细胞血红蛋白含量。 MCH平均血红蛋白含量：每红细胞中血红蛋白含量。 MCHC平均血红蛋白溶度：每升红细胞中血红蛋白含量。 RDW红细胞分布宽度：反映红细胞大小的一致程度。 RBC 红细胞数量：每升全血中红细胞的数量。
VCS
V代表体积（Volume）测量法是采用经典的库尔 特专利技术，用低频电流准确分析细胞体积。体 积是区分白细胞亚群的一个重要的参数，它可有 效区分体积大小差异显著的淋巴细胞和单核细胞。 C代表高频电导性（Conductivity），采用高频电 磁探针原理测量细胞内部结构间的差异，也是该 公司的专利技术。细胞膜对高频电流具有传导性， 当电流通过细胞时，细胞核的化学组份可使电流 的传导性产生变化，其变化量可以反映出细胞内 含物的信息。该参数可用来区分体积相近而内部 性质不同的细胞群体，如淋巴细胞和嗜碱性粒细 胞，由于它们的细胞核特性不同而在传导性参数 上有所区别。 S代表激光散射（Scatter）测量技术，采用氦氖激 光源发出的单色激光扫描每个细胞，收集细胞在 10°～70°角度内出现的散射光(MALS)信号。该 激光束可穿透细胞，探测细胞内核分叶状况和胞 浆中的颗粒情况，提供有关细胞颗粒性的信息， 可以区分出颗粒特性不同的细胞群体。例如细胞 内颗粒粗的要比颗粒细的散射光更强，因此可以 用于区分粒细胞中的嗜中性、嗜酸性和嗜碱性三 种细胞。
六西格玛工具汇总
六西格玛工具汇总六西格玛（Six Sigma）是一种管理和改进的方法论，旨在通过减少变异性和缺陷来提高质量，并实现业务过程的改进和优化。
在实施六西格玛的过程中，有许多工具可以帮助团队分析数据、定位问题并制定解决方案。
本文将对一些常用的六西格玛工具进行汇总介绍。
1.流程图：流程图是一种图形化的工具，用于展示业务流程的各个环节和流程中的关键节点。
通过绘制流程图，团队可以更清楚地了解整个业务流程，并找出其中的潜在问题和改进点。
2.帕累托图：帕累托图是一种用于优先处理问题的统计工具。
它基于帕累托法则，即80%的问题通常由20%的原因引起。
通过绘制帕累托图，团队可以确定并优先解决造成最大影响的原因。
3.核查表：核查表是一种用于记录观察结果的工具。
它通常用于数据收集和问题识别阶段，团队可以使用核查表记录关键数据和问题特征，以便进一步分析和解决。
4.散点图：散点图是一种用于显示两个变量之间关系的图表。
通过绘制散点图，团队可以了解到两个变量之间的相关性，进而找出潜在的因果关系，从而有针对性地改进业务过程。
5.直方图：直方图是一种用于展示数据分布和变异性的图表。
通过绘制直方图，团队可以了解到数据的中心趋势和变异性程度，从而找出潜在的问题和改进方向。
6.标准化工作组合表：标准化工作组合表是一种用于记录最佳实践和标准工作方法的工具。
通过建立标准化工作组合表，团队可以确保工作流程的一致性和高效性，进而提高质量和效率。
7.测量系统分析（MSA）：MSA是一种用于评估测量过程准确性和可重复性的方法。
通过进行MSA，团队可以了解到测量系统的稳定性，并根据结果调整测量方法和设备，从而提高数据的可靠性。
8.方差分析（ANOVA）：ANOVA是一种用于比较不同组之间差异性的统计方法。
通过进行ANOVA分析，团队可以确定是否存在显著差异，并找出影响差异的主要因素。
9.根本原因分析：根本原因分析是一种通过问为什么来追溯问题背后真正的原因的方法。
六西格玛(6Sigma)详解及实际案例分析
相比，经历过6σ品质的顾客中会有96%的人推荐给他人购买。
- 恶劣的品质会导致0%的再次购买，
但如果是6σ水准，那么92%会再次购买。
- 如果完全解决了不满，那么购买的顾客中80%会留下来， 但如果继续留着不满，那么只会剩下40%的顾客。
出处：T.M. Juran (1993)、At&T,(1989)、GTE,(1989)、Tarp (1986)
6Sigma 概要 - 10
Process 能力改善方法
经营活动是过程（Process）的连续
x
Input
Process
Y Output
Y = f(x 1, x2, x3,...,xk )
Output（Y）是由Input（X’s）而决定的。 如果对X’s了解得很清楚，那么可以正确地预测 Y。但是，
6Sigma 概要 - 7
Six Sigma 是？ – 统计的意思
? σ水准
每100万次 机会中的缺陷数
2σ
308,537
3σ
66,807
1σ
4σ
6,210
5σ
233
6σ
3.4
3.4 ppm
6σ
LSL
μ
USL
σ = ∑(Xi - ) 2
N
6Sigma 概要 - 8
Six Sigma 是？ – 统计的意思
0.27%
1
6
减少变动就是6Sigma的本质。
6Sigma 概要 - 6
变得很小的 不良可能性
Six Sigma 是？ – 统计的意思
即使Sigma变小，但如果平均移动…
7.5
《卫生统计学》课后思考题答案
《卫生统计学》思考题参考答案第一章绪论1、统计资料可以分为那几种类型？举例说明不同类型资料之间是如何转换的？答：（1）1定量资料（离散型变量、连续型变量）、2无序分类资料（二项分类资料、无序多项分类资料）、3有序分类资料（即等级资料）；（2）例如人的健康状况可分为“非常好、较好、一般、差、非常差”5个等级，应归为等级资料，若将该五个等级赋值为5、4、3、2、1，就可按定量资料处理。
2、统计工作可分为那几个步骤？答：设计、收集资料、整理资料、分析资料四个步骤。
3、举例说明小概率事件的含义。
答：某人打靶100次，中靶次数少于等于5，那么该人一次打中靶的概率≤0.05，即可称该人一次打中靶的事件为小概率事件，可以视为很可能不发生。
第二章调查研究设计1、调查研究有何特点？答：（1）不能人为施加干预措施（2）不能随机分组（3）很难控制干扰因素（4）一般不能下因果结论2、四种常用的抽样方法各有什么特点？答：（1）单纯随机抽样：优点是操作简单，统计量的计算较简便；缺点是当总体观察单位数量庞大时，逐一编号繁复，有时难以做到。
（2）系统抽样：优点是易于理解、操作简便，被抽到的观察单位在总体中分布均匀，抽样误差较单纯随机抽样小；缺点是在某些情况下会出现偏性或周期性变化。
（3）分层抽样：优点是抽样误差小，各层可以独立进行统计分析，适合大规模统计；缺点是事先要进行分层，操作麻烦。
（4）整群抽样：优点是易于组织和操作大规模抽样调查；缺点是抽样误差大。
3、调查设计包括那些基本内容？答：（1）明确调查目的和指标（2）确定调查对象和观察单位（3）选择调查方法和技术（4）估计样本大小（5）编制调查表（6）评价问卷的信度和效度（7）制定资料的收集计划（8）指定资料的整理与分析计划（9）制定调查的组织措施4、调查表中包含那几种项目？答：（1）分析项目直接整理计算的必须的内容；（2）备查项目保证分析项目填写得完整和准确的内容；（3）其他项目大型调查表的前言和表底附注。
六西格玛术语
六西格玛术语Cause (原因)：在流程中影响流程的结果的因素, 是我们要寻找和控制的对象.Cause-And-Effect Diagram 因果图：也称“石川图”、“鱼刺图” 、“鱼骨图”，是揭示质量特性波动与潜在原因的关系，即表达和分析因果关系的一种图表。
是用图示的方法将造成某个结果的可能原因列出并分类的工具.通常和头脑风暴结合使用.Champion (带头人)：在企业中推动Six Sigma的最高负责人, 他负责制定企业Six Sigma的实施战略, 为顺利推动提供必要的资源和支持. 通常他也是项目批准和项目审核的最终决定人.Characteristic (特性)：可定义或量化的产品或服务特征.Continuous Data（计量数据）：通过测量得到的可任意取值的连续型数据。
计量数据在测量系统精度的可能下可以是任意可能的数值. 比如用天平测量质量的数据, 用时钟测量时间的数据等.Continuous Improvement （持续改进）：逐步的、永无止境的不断改进循环。
Control Chart（控制图）：以统计推断理论为基础，设置统计控制限，按时间坐标显示独立测量值、平均值或其他统计值的折线图。
针对那些可能导致缺陷产生却无法预测的偏差，对企业进行提醒。
Correlation (相关性)：当某个变量的变化和另一变量的变化存在关系时候, 我们称这两个变量之间有相关性. 通常两个变量之间的相关性为正相关性, 负相关性或无相关性.CP：指工程的平均值和规格中心值相重合时的短期工程能力指数（在Minitab）。
CP =（USL-LSL）/6 σst。
σst 表示短期标准偏差，在Minitab中以StDev(Within) 推定。
CPK：工程的平均值和规格中心值不一致时的短期工程能力指数。
CPK = Nin（Cpl，Cpu）Cpu=（USL-μ）/3 σst 。
Cpl =（μ- LSL）/3 σst 。
散点图识别异常值的综合方法
散点图识别异常值的综合方法散点图通过直观展示两个变量之间的位置关系来识别异常值。
以下是散点图识别异常值的具体方法：1. 观察点的分布模式●离群点：在散点图中，如果某个点与其他点相比明显偏离了整体的分布模式，那么这个点很可能是异常值。
异常值通常表现为孤立点或离群点，它们与数据集中的其他点之间存在显著的差异。
●密集与稀疏区域：观察散点图中点的密集程度和稀疏程度。
在大多数情况下，正常数据点会相对密集地分布在某个区域内，而异常值则可能出现在这些密集区域之外。
2. 利用统计标准虽然散点图本身不提供具体的统计标准来判断异常值，但可以结合其他统计方法来确定异常值的阈值。
例如：●3σ原则：在数据服从正态分布的情况下，异常值通常被定义为与平均值的偏差超过3倍标准差的值。
虽然散点图不直接提供标准差和平均值的信息，但可以在绘制散点图之前先计算这些统计量，然后在图中标出3σ范围外的点作为异常值的候选。
●箱线图标准：箱线图（Boxplot）是一种用于展示数据分布情况的图形工具，它可以自动计算出数据中的最小估计值（Q1-1.5IQR）和最大估计值（Q3+1.5IQR），其中Q1和Q3分别是第一四分位数和第三四分位数，IQR是四分位距（Q3-Q1）。
在箱线图中，超出这些范围的值通常被认为是异常值。
虽然散点图不直接绘制箱线图，但可以参考箱线图的判断标准来识别散点图中的异常值。
3. 结合业务背景●专业知识：在分析散点图时，应结合具体的业务背景和专业知识来判断哪些点可能是异常值。
例如，在医学研究中，如果某个患者的某项指标值远远超出正常范围，那么该患者很可能是异常值；但在某些特殊情况下（如极端运动后的心率测量），这种超出可能是正常的生理现象。
●数据验证：对于疑似异常值的数据点，应进行进一步的验证和核实。
例如，检查数据录入是否正确、是否存在测量误差等。
如果确认是异常值且对分析结果有显著影响，则应考虑将其剔除或进行特殊处理。
4. 示例说明在血常规检查中，散点图可以清晰地展示血液中各种细胞的比例和分布情况。
散点图：直观判断变量相关性的步骤与注意事项
散点图：直观判断变量相关性的步骤与注意事项使用散点图判断两个变量之间的相关关系是一种直观且有效的方法。
以下是具体步骤和注意事项：步骤1.收集数据：2.首先，确保你有两个变量的数据集。
这些数据集应该是一一对应的，即每个观测值在两个变量上都有对应的取值。
3.绘制散点图：4.使用统计软件（如Excel、SPSS、R、Python等）将两个变量的数据绘制成散点图。
在散点图中，通常一个变量作为横坐标（X轴），另一个变量作为纵坐标（Y轴）。
5.观察散点分布：6.仔细观察散点图中点的分布模式。
点的分布模式会给出两个变量之间关系的直观印象。
7.识别趋势：o正相关：如果随着一个变量的增加，另一个变量也呈现增加的趋势，那么这两个变量之间存在正相关关系。
在散点图中，这通常表现为点集沿斜向上方的方向分布。
o负相关：如果随着一个变量的增加，另一个变量呈现减少的趋势，那么这两个变量之间存在负相关关系。
在散点图中，这通常表现为点集沿斜向下方的方向分布。
o无相关：如果点的分布没有明显的上升或下降趋势，而是呈现随机分布的状态，那么这两个变量之间可能不存在明显的线性相关关系。
但请注意，这并不意味着它们之间不存在其他类型的关系（如非线性关系）。
8.评估紧密程度：9.除了方向外，还可以观察点集的紧密程度来评估相关性的强弱。
如果点集紧密地围绕在某条直线（或曲线）周围，那么相关性可能较强；如果点集分散较开，那么相关性可能较弱。
10.注意异常值：11.检查是否有异常值（即与其他点显著不同的点）影响对关系的判断。
有时，异常值可能是由测量错误或数据录入错误引起的，应该进行核查和处理。
注意事项●散点图只能揭示两个变量之间的关联程度，并不能确定因果关系。
●即使两个变量之间存在显著的相关性，也不意味着一个变量是导致另一个变量变化的原因。
●相关性可以是线性的，也可以是非线性的。
散点图可以帮助识别线性关系，但对于非线性关系的识别可能需要更复杂的分析工具（如回归分析中的多项式模型）。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1、作图时将原因作横轴，结果作竖轴。 2、作图过程中若有重合点则以 · 或 2 表示。 3、标注刻度前先要将表中的最大最小值找出。 4、连接边缘点时，要把查明原因的异常点排 除在外。
—8—
四、散点图判断（一）
有加法相关 强正相关 好象加法相关 弱正相关
无相关 不相关
好象减法相关
弱负相关
减法相关 强负相关
—6—
散点图制作法（续）
（ 特 性 ） 180
Y
178 176 174 172 170 168
2.建立坐标系
3.根据统计表描点
4.将各边缘点用圆滑 的曲线连接
100 105 110 115 120 125 130 135 140 145 150
166
164 162 160
O
X（因素）
—7—
作图时注意：
—9—
四、散点图判断（二）
1 2 3 4 5 6
绘制散点图
作中值线。在散点图上分别画一条与横、纵坐标轴 ~和 x ~ ，使 y ~线上下，x ~左右的点子数 平行的中位线 y 基本相等。若点子为奇数，有些点子会落在线上。
统计落入各区的点子数。n1=9 n2=4 n3=11 n4=3 计算对角区域点数之和n1+ n3=20 分布在区域内的数据点数总和 用符号检定表进行检定.(详见下页)
0.05
0 1 1 1 2 2 2 3 3 4 4 4 5 5 5 6 6 7 7 7 8 8 9 9 9 10 10 11
0.01
0 0 0 0 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 6 6 6 7 7 7 8 8 9 9
§ Ñ N
36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63
三、散点图制作方法
1. 收集数据（30对）整理成数据表。
NO. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 身高 169 170 176 167 175 169 175 172 172 175
制造一部大冲压操作工的身高体重 对应单位：cm 2*Kg 体重 身高 体重 身高 体重 125 169 146 170 126 120 174 135 170 110 120 178 132 177 145 123 178 134 174 130 120 177 126 175 150 130 170 121 175 138 134 173 136 180 150 120 179 146 176 138 128 177 120 170 120 145 178 144 178 120
0.05
11 12 12 12 13 13 14 14 15 15 15 16 16 17 17 18 18 18 19 19 20 20 21 21 21 22 22 23
0.01
9 10 10 11 11 11 12 12 13 13 13 14 14 15 15 15 16 16 17 17 17 18 18 19 19 20 20 20
0.01
21 21 22 22 22 23 23 24 24 25 25 25 26 26 27 27 28 28 29 29 29 30 30 31 31 31 32
—12—
表中N为分布在区域内的数据点数总和,а 为显著性水平判 定值，显著性水平即发生判断错误的可能性大小，也叫风险率。 а 越小风险越小。 а =0.01即表示有99%的把握判断两个变量 相关。 利用符号判定表判定时，将n1+ n3与n2+ n4中点数较少的 一项与判定值相比较，该点数值若小于或等于某个判定值就判 为这个水平下的相关。符号检定法规定：
2. 作图前进行层别有必要 因为取样不同，做出的散点图有可能不同。
3. 其它意外散点图不经常出现，若出现，则应该 继续调查分析原因。—14—Fra bibliotek六、练习题
请以工艺参数 的调整与产品的质量 状况的相关情况制作 散点图 ”
—15—
—16—
—1—
品质基础教育
QC七工具—散点 图
—2—
目
1
2 3
录
4 5
6
散点图的定义 散点图的目的
散点图的判断 注意事项
散点图的做法
练习题
—3—
一、散点图定义
引言
在生活或在企业各项管理工作中，我们经常遇到要确定两种数据的关系问 题。 例如：身高和体重的关系；热水器的功率（P）和烧开水所用时间（T） 的关系，不良率和工艺参数的关系等。
定义
简单的说，表示成对出现的两种数据关系的图叫散点图 （散布图）。
—4—
二、散点图目的
研究两种数据的相关状态、相关 性质即研究两种数据是否相关，相关 关系如何？（以技术上相关为前提） 如身高和体重的关系，一般情况 下身高是随体重的增加而增加的，烧 开水用的时间T是随热水器功率P的增 大而减小的。
—5—
—10—
n2+ n4=7
n线=1
N=n- n线=29
Y（
180 178 176 174 172
特 性 ）
N2
N1
170
蒋吉顺
168 166 164 162 160
N3
N4
O
100
105
110
115
120
125
130
135
140
145
150
X（因素）
—11—
符号检定表
§ Ñ N
¡ Ü 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
若（n1+ n3 ）＞（n2+ n4）则为正相关，反之为负相关。 本例中， N=30 查表得а =0.01 时判定值为 7 它等于 （n2+ n4） 故例题中的两个变量为正相关。
—13—
五、注意事项
1. 有无异常点 查明原因可将此点排除在外，否则，应将异常 点进行判断。异常点通常在测定错误或作业条件变 更时表现出来。
§ Ñ N
64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
0.05
23 24 24 25 25 25 26 26 27 27 28 28 28 29 29 30 30 31 31 32 32 32 33 33 34 34 35